深度学习在网络安全防御中的应用研究

发布时间：2021-05-14 16:01

　　网络安全是影响其普及使用的一个重要因素,经过多年的研究和实践,许多学者和网络安全公司致力于防御研究,取得了一定的成就。但是,防火墙、杀毒软件等均具有一定的被动型,没有采集实时的、主动的防御模式。本文为了改进防御系统性能,引入了深度学习技术。深度学习是一种多层次的卷积神经网络,其可以从海量数据中发现潜在的、有价值的数据,将其应用于网络安全防御中,可以及时地发现网络中的病毒或木马数据,从而提高网络安全防御的主动性。 

【文章来源】：网络安全技术与应用. 2020,(01)

【文章页数】：2 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]SDN下基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测与防御[J]. 李传煌,吴艳,钱正哲,孙正君,王伟明.  通信学报. 2018(07)
[2]深度学习应用于网络空间安全的现状、趋势与展望[J]. 张玉清,董颖,柳彩云,雷柯楠,孙鸿宇.  计算机研究与发展. 2018(06)
[3]基于深度学习的入侵检测技术研究[J]. 蔡洪民,王庆香.  网络安全技术与应用. 2017(11)
[4]从“事后诸葛亮”到“防患于未然”——“深度学习与信息安全”解读[J]. 张钹.  信息安全研究. 2017(11)



本文编号：3185931